人工智能最开始其实用的是MATLAB，但MATLAB 学习难度较大，并且运行环境有限，需要下载专门的 MATLAB 软件。

一般来说，所有依赖特定软件才能运行的语言都不太容易广泛流行。后来 Python丰富的库（下图），使得 Python 可以替代 MATLAB，逐渐成为了主流。

在人工智能领域，Python 就像是一位超级得力的助手，被广泛使用，主要有以下几个原因。

1.简单易学

Python 的语法非常简洁明了，就像我们日常说话一样通俗易懂。

对于刚接触编程和人工智能的人来说，很容易上手，能够快速入门并开始实践。

比如，想要打印 “Hello, World!”，在 Python 里只需要写print("Hello, World!")这一行代码就行。

我们通过一个真实的数据，来看下Python有多流行。

TIOBE编程语言排行榜，会对全世界差大约600多种编程语言进行排名。通过排名发现，其实流行的的编程语言也就那么20来种。那么，Python在排行榜中处于什么地位呢？

Python居然排名在第1名。

相较于其他编程语言，如 C++、Java 等，Python 的语法没那么严格，使用起来非常方便。

在人工智能领域，有时候运行速度并非首要考量，快速得出结果才是最重要的，这也成为了 Python 在人工智能方面的最大优势之一。

2.适用广泛，适合非专业编程人员

其他编程语言，适合专职程序员。但是成为专职程序员门槛太高，不适合其他工作人员，应用范围就受限了。

从实际应用场景来看，对于非专业编程人员而言，Python更适合大多数普通人。

比如我的一位朋友是产品经理，他的工作经常需要调各种 API 做一些功能的概念验证或者进行数据分析，有时候也会做一些简单的模型训练来帮助理解模型运作原理。

如果为了完成这些任务去学习Java 或者 C++，代价太高，而且也学不会。但是 Python 就很合适，它能让非专业编程人员轻松完成工作 。

3.丰富的库和框架

在人工智能开发中，有大量的基础工作要做，要是每一步都从头开始编写代码，那工作量可太大了。

Python 拥有超多强大的库和框架，像 NumPy 可以高效地处理数值计算，在进行矩阵运算等人工智能基础数据处理时非常方便。

Pandas 擅长数据处理和分析，能轻松地对大量数据进行清洗、转换等操作。

而 TensorFlow 和 PyTorch 这两个深度学习框架，更是让搭建和训练神经网络变得简单。这些库和框架就像是已经搭好的积木组件，开发者可以直接拿来使用，大大节省了开发时间和精力。

在 AI 开发领域，很大一部分研发工作是编写一个模型，然后生成训练数据集，根据训练输出效果再不断调整模型、优化数据集。

这个任务需要非常高的灵活性，但用到的编程技术相对有限，并不需要你学习门槛非常高的编程语言，而是用Python可以轻松搞定。

Python 凭借其丰富的库和框架，完全能够满足这样的需求，让开发过程更加便捷。

3.强大的数据处理能力

人工智能离不开大量的数据，从数据的收集、整理到分析，每一步都至关重要。

Python 在这方面表现得十分出色，它可以轻松地读取各种格式的数据文件，如 CSV、JSON 等。而且通过 Pandas 库，能对数据进行灵活的筛选、分组、统计等操作，把原始数据处理成适合人工智能模型训练的格式。

4.跨平台兼容性

不管你用的是 Windows 系统、Mac 系统还是 Linux 系统，Python 都能很好地运行。

这意味着开发者不用担心在不同的操作系统上出现不兼容的问题，可以在自己熟悉的环境中进行人工智能的开发工作，并且开发出来的程序可以在多种平台上部署使用。

5.社区支持丰富

当你在开发人工智能项目遇到问题时，不用担心孤立无援。Python 拥有庞大且活跃的开发者社区，有无数的开发者在社区里分享自己的经验、代码示例和解决方案。

你可以在社区里提问，很快就能得到其他开发者的帮助。同时，社区里还不断有新的技术文章、教程发布，方便大家学习和跟进最新的人工智能技术发展。

总结

相比其他编程语言，Python是普通人最容易上手的编程语言，适合非专业编程人员，门槛低。

有了Python，你不需要重新“造轮子”，而是直接做个“调包侠”应用这个工具就可以。

正是因为 Python 具备这些优点，它成为了人工智能领域的首选编程语言，帮助无数人在人工智能的世界里尽情探索和创新。

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